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詳解LTE測試技術的進步與未來挑戰

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞: LTE,測試,4G

      LTE網絡、2G和3G網絡將長期共存,共同發展,多模、多制式、多頻的融合也是運營商建設LTE網絡的基本策略之一。經過業界的持續努力與實驗網的驗證,LTE網絡測試領域已取得了很大進步。但在多網協同的發展方向上,仍面臨諸多挑戰,需要進一步積極應對。

      第一,從業務層面來看,3G時代蓬勃發展的移動互聯網業務應用,到了LTE時代必將進一步提升應用。從網絡角度來說,移動互聯網業務消耗了大量的網絡資源(比如P2P類業務的定期更新數據包會占用大量空口資源),但從另一個角度來看,新一代移動通信網絡也需要這些新業務持續的需求以拉動其發展。因此,對移動互聯網帶來的資源消耗需求是“疏”而不是“堵”,解決的思路之一是在空口對業務加以識別和支持。這樣的需求對監測儀表的發展提出了新的要求,要求空口測試儀表能識別、分析業務,并與底層信令和物理層過程進行關聯分析,以共同應對移動互聯網的挑戰。

      第二,從測試方式來看,測試數據采集技術自動化程度還不夠高,仍有大量的數據采集通過人力來完成,工作效率有較大提升空間。數據自動化分析水平、智能分析功能及管理能力各地區發展參差不齊,東部沿海發達省份水平較高,中西部區域則有待提升。大數據分析、挖掘和應用仍需進一步研究利用和推廣。

      第三,互操作技術方案復雜。網絡部署完成以后,2G、3G和4G網絡將長期并存,考慮到4G網絡的覆蓋逐步完善,因此網絡部署必須考慮網絡間的互操作。蜂窩系統既要支持4G系統內互操作(LTEFDD和TD-LTE混合組網),同時也要支持4G與2G/3G的互操作。由于3G和2G系統的特殊性,4G與2G/3G系統互操作面臨著較多的技術難題,如中國移動推動的語音解決方案CSFB至GSM與國外主流運營商語音解決方案存在較大區別,中國電信TD-LTE與CDMA系統之間的互操作更是全球沒有先例,VoLTE與2G/3G的切換流程比較復雜,同時FDD和TD-LTE混合組網技術上也需要進一步完善。

      互操作測試任務仍艱巨

      三大運營商3G網絡已完成大規模建設,新部署的LTE網絡在較長時期內難以達到2G/3G網絡的覆蓋廣度和深度,且VoLTE技術目前還不夠成熟,因此LTE與2G/3G網絡不能孤立運行,必須通過互操作來保證業務在網絡之間的連續性。LTE與2G/3G的互操作包括語音互操作和數據互操作。

      以中國移動為例,對于數據互操作,不僅要求TD-LTE與TD-SCDMA之間實現空閑態的雙向重選、連接態的雙向重定向,還要求TD-LTE與GSM網間實現互操作以保證業務連續性,復雜的切換場景對測試工作而言是艱巨的挑戰。

      對中國電信而言,對于語音互操作,由于LTE和CDMA電路域沒有互操作關系,語音方案初期可考慮SVLTE(單卡雙待機)方式,終端支持語音和數據并發,未來考慮適時引入VoLTE方式承接語音業務。對于數據業務,HRPD現網可升級至eHRPD,采用非優化切換方式保證LTE與eHRPD數據業務連續。

      面對即將到來的LTE商用普及,為保證優質的用戶體驗,運營商的LTE測試一方面需要加強模擬各類終端業務在不同場景下的邊緣切換,使實際網絡中的多模終端盡可能地駐留在LTE網絡。在網絡負荷過高時,根據QoS機制,盡量保障VIP客戶的用戶感知;在LTE與2G/3G切換時,控制好切換門限。另一方面需要針對現有不同的終端、不同的版本類型、不同的即時通信業務、不同的軟件應用版本,開展LTE兩大制式與2G/3G之間的互操作切換測試驗證。通過模仿用戶體驗情況,摸清其進入休眠態的時長、登錄行為、心跳周期、收發消息行為等等,加強測試保障,指導故障排查與優化工作。此外,還需要針對3G/4G互操作策略開展分場景(室內、室外、電梯等)的參數配置優化實驗并進行測試對比分析,輸出更切合現網、貼近用戶體驗的網絡參數配置建議。

      面向VoLTE,由于目前尚未成熟,因此運營商可通過實驗室測試檢驗系統側對VoLTE和eSRVCC的支持程度,結合外場測試情況驗證真實網絡下的VoLTE語音質量及考察對現有規劃的影響。在VoLTE測試中,運營商可建立或進一步完善自動路測系統,利用遠程控制設備自動獲取測試控制信息并自動執行測試、傳輸數據到中央服務器,并自動輸出報表。

      智能管道應具備三種能力

      運營商在LTE時代應充分挖掘海量數據的價值,通過對網絡信令層的分析,分析、識別用戶的終端業務行為;利用KQI指標量化體系,掌握用戶或指定用戶群的實際通話感受、數據業務使用感受(包括網絡/非網絡原因造成的通話質量與通話行為感受),幫助運營商客觀了解用戶使用業務的感受度。打造智能管道,運營商應該具備三種能力,分別是個性化需求識別的能力、個性化匹配/分發的能力和支持聚合模式的能力。

      為了實現上述目標,必須搭建大數據挖掘分析平臺,大數據分析平臺應具備以下能力:

      1)提高客戶服務質量,實現市場精準營銷;

      2)根據網絡關聯模型,對網絡資源進行優化配置;

      3)通過差異化服務,更好的實現流量經營。

      對此,帶寬管理技術(DPI與DFI)、P2P流量識別技術和流量控制技術、基于Hadoop的數據分析處理體系等有助于運營商搭建大數據挖掘測試平臺。

    (審核編輯: Doris)

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